从 LLM 返回回答

此示例演示了如何运行检索查询以从 LLM 获取响应。

深入探索

如需查看包含此代码示例的详细文档，请参阅以下内容：

代码示例

Python

在尝试此示例之前，请按照《Vertex AI 快速入门：使用客户端库》中的 Python 设置说明执行操作。 如需了解详情，请参阅 Vertex AI Python API 参考文档。

如需向 Vertex AI 进行身份验证，请设置应用默认凭据。 如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。 


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# rag_corpus_id = "9183965540115283968" # Only one corpus is supported at this time

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

response = rag.retrieval_query(
    rag_resources=[
        rag.RagResource(
            rag_corpus=rag_corpus_id,
            # Optional: supply IDs from `rag.list_files()`.
            # rag_file_ids=["rag-file-1", "rag-file-2", ...],
        )
    ],
    text="What is RAG and why it is helpful?",
    similarity_top_k=10,  # Optional
    vector_distance_threshold=0.5,  # Optional
)
print(response)

后续步骤

如需搜索和过滤其他 Google Cloud 产品的代码示例，请参阅 Google Cloud 示例浏览器。